• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Data Analysis

2023/2024
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
3
ECTS credits
Delivered at:
Department of Information Technologies in Business (Faculty of Computer Science, Economics, and Social Sciences)
Course type:
Compulsory course
When:
3 year, 3, 4 module

Instructor

Программа дисциплины

Аннотация

Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает требования к образовательным результатам и результатам обучения студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности. Программа предназначена для преподавателей, ведущих дисциплину «Анализ данных», учебных ассистентов и студентов направления подготовки 38.03.05 Бизнес-информатика, обучающихся по образовательной программе «Бизнес-информатика».
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Приобретение студентами базовых знаний по основам анализа данных;
  • Знакомство с прикладными задачами дисциплины;
  • Анализ алгоритмов обработки статистических и эмпирических данных, используемых в современном программном обеспечении;
  • Получения практических навыков использования статистических и эмпирических методов анализа данных в ходе разработки и экспериментального исследования новых программных продуктов;
  • Развитие умений, позволяющих использовать опыт применения статистических и эмпирических методов обработки данных для решения задач экономического анализа и моделирования.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Решает задачи классификации и кластеризации пространства наблюдений
  • Решает задачи корреляционного анализа и проверки статистических гипотез на наличие взаимосвязи между признаками. Может оценить взаимосвязь между несколькими переменными. Знает параметрические и непараметрические методы оценки
  • Решает задачи на проверку данных на выбросы, нормальное распределение.
  • Решает задачи на проверку статических гипотез на реальных данных.
  • Решает задачи построения и проверки на качество регрессионных моделей и моделей временных рядов
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Предварительный анализ данных
  • Проверка статистических гипотез
  • Корреляционный анализ данных
  • Методы классификации многомерных наблюдений
  • Регрессионный анализ и анализ временных рядов
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Экзамен
  • неблокирующий Домашняя работа
  • неблокирующий Аудиторная работа
  • неблокирующий Контрольная работа
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 4 модуль
    0.1 * Аудиторная работа + 0.2 * Домашняя работа + 0.3 * Контрольная работа + 0.4 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Анализ данных : учебник для академического бакалавриата, , 2018
  • Введение в анализ данных : Учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры, Миркин Б.Г., НИУ ВШЭ, 2017
  • Введение в анализ данных : учебник и практикум для вузов, Миркин, Б. Г., 2015
  • Эконометрика : учебник, Елисеева И.И., 2003

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Методы и средства комплексного анализа данных : учебное пособие для вузов, Кулаичев, А. П., 2011
  • Эконометрика : учебник и практикум для прикладного бакалавриата, Демидова, О. А., 2017